!!!回归方程和协整方程之间有联系吗？

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请教各位高手，对数据做单位根检验，得出数据都是I（1）的，对数据做回归分析，残差项是I（0）的。回归方程如下：

Y1=-1.836688Y2+1.606535Y3+0.037742Y4+35.9854

决定系数 R2=0.701769 F=12.54991 D—W=1.20198

再做协整分析

得到5%显著水平下有存在两个协整方程，选取最大的特征根对应的协整方程：

Y1 Y2 Y3 Y4 C

1.000 4.6805 -3.6466 -0.034107 -63.95206

（0.68220） （0.51355） （0.00946）

我想问的是：

为什么协整方程和回归方程之间的系数会有符号上面的差别？（我认为回归方程应该和协整方程相似才对啊）

[此贴子已经被作者于2006-12-9 2:14:31编辑过]

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关键词：协整方程 回归方程 单位根检验 回归分析 协整分析 方程 联系

？？？

大家帮帮忙啊

好像你的回归方程有问题,D.W.小于1.5的话,说明残差序列存在着强的正一阶的序列相关,现修正一下,再看看!

回归方程中的残差用Ｄ－Ｗ检验＜１.５，似乎是存在一阶正相关

但在对残差做单位根检验时，在无论是在（Ｃ，Ｎ，１）还是（Ｃ，Ｔ，１）条件下都显示为平稳的．即不存在相关性．

这两种检验方法怎么相差这么大啊！

但是你现在的模型是有问题的,那你的残差也是有问题的

前提假设不同，如何比较？

你第一个方程就是回归方程也就是协整方程了，说明有长期关系，为什么还要进行协整分析哪？下一步可以进行ecm分析了。不知道我说的对不对！不知道你下面是如何得到的，也许你可以进一步具体说明一下你是如何做的。

“得到5%显著水平下有存在两个协整方程，选取最大的特征根对应的协整方程：

Y1 Y2 Y3 Y4 C

1.000 4.6805 -3.6466 -0.034107 -63.95206

（0.68220） （0.51355） （0.00946）”

[此贴子已经被作者于2006-12-10 12:58:46编辑过]

我想了想，可能是因为数据不满足Ｉ（０），所以不能做普通回归，只能做协整回归吧

所以线性回归方程应该是不正确的．

既然残差已经是平稳的了，说明这些序列存在长期均衡关系，可以做误差修正模型了。残差即代表了非均衡误差，用Y1、Y2、Y3、Y4 的一阶差分序列 和 e(-1)回归，设Y1、Y2、Y3、Y4 的差分序列分别为IY1、IY2、IY3、IY4 在EVIEWS里面输入如下命令：

LS IY1 C IY2 IY3 IY4 e(-1) 然后就可以得到误差修正模型了。

注意：前面说得这个误差修正模型是针对一个方程而言的，

向量误差修正模型VEC 是包含协整约束条件的向量自回归ＶＡＲ模型，

显然我理解，你这是个单方程的回归，不是向量自回归模型，所以你建立的所谓误差修正模型（协整方程）可能用了Johanson协整检验的出的，第二个回归实际上是协整系数。

不知道你说得什么协整回归是什么意思？？

不知道我解释的合否你意？

当利用EVIWS进行写协整方程时，应注意符号的书写，因为等于号是从Y1开始的，所以Y2,Y3,Y4,C的符号写方程时，若以Y1为被解释变量，则应变号，为移项后所得。